1. 引言
1.1 研究背景与意义
随着互联网技术的发展，视频数据呈现爆炸式增长。据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年12月，中国网络视频用户规模达到9.27亿，占网民整体的93.7%。视频内容的丰富性和互动性使其成为信息传播的主要媒介。然而，如何从海量视频数据中自动提取有用信息，理解视频内容，尤其是识别和分析视频中的行为，成为了一个迫切需要解决的问题。
视频行为识别技术能够在多个领域发挥重要作用，包括但不限于安全监控、人机交互、智能交通、健康医疗等。在安全监控领域，通过自动识别异常行为，可以提高公共安全和响应效率；在人机交互领域，理解用户的肢体语言可以提升交互体验；在智能交通领域，分析行人和车辆的行为对于交通流量管理和事故预防至关重要；在健康医疗领域，行为识别可以用于监测患者的康复进程和日常活动。
1.2 研究目标与挑战
本研究旨在开发一个深度学习模型，该模型能够理解视频内容并准确识别其中的行为。研究目标包括：
- 时空特征提取：设计能够从视频中自动提取时空特征的深度学习模型，捕捉动作的动态变化。
- 行为建模：构建模型以理解和表示视频序列中的行为&#